La qualité des données produit et client est devenue le moteur de toute activité. Les systèmes d’entreprise – ERP, gestion de la chaîne logistique, CRM et e-commerce – reposent tous sur des données complètes, exactes et cohérentes pour booster la performance opérationnelle, l’efficacité commerciale et le service client. Toutefois, dans la plupart des entreprises, la qualité des données demeure un défi majeur à relever.

Gartner a évalué le coût moyen d’une mauvaise qualité des données pour l’entreprise à 8,2 millions de dollars US par an, 22 % des répondants ont même estimé ce coût annuel à plus de 20 millions de dollars US. Un constat s’impose : intégrer des données produit et client – qui n’ont ni le même format ni la même structure – sans considérer leur qualité, s’avère coûteux. Cela peut aussi avoir un impact négatif sur les systèmes d’entreprise qui en dépendent. Des produits risqueraient d’être, par exemple, livrés à une adresse erronée, des clients pourraient également recevoir des produits non conformes à la description sur le site Internet.

Toutefois, il existe d’autres conséquences d’une mauvaise qualité des données – moins flagrantes, mais bien plus néfastes pour l’entreprise : occasions de vente croisée ratées, incapacité de négocier des remises d’achat ou encore perte de ventes online à cause d’un mauvais affichage dû aux mauvaises dimensions des images produits. Gartner estime que les programmes de gouvernance et de gestion des données de référence jouent un rôle clé dans la réussite d’une entreprise, améliorent les résultats commerciaux et permettent d’exploiter de manière plus optimale les ressources.

Pour répondre au besoin d’amélioration de la qualité des données, les entreprises permettent aux équipes opérationnelles de gérer leurs données métier de manière proactive – grâce à la mise en place à la fois de solutions de gestion des données de référence (MDM) et de processus de gouvernance fiables. Cela crée un impact positif sur les systèmes en aval qui s’appuient sur ces données exactes et à jour, et fournissent un véritable avantage concurrentiel à l’entreprise..

La gouvernance des données est un sujet d’actualité, mais il semble que les dirigeants ignorent toujours ce qu’elle implique réellement. Au lieu de se focaliser sur le terme « gouvernance », une approche du sujet consiste à penser en termes de qualité. Il s’agit du principal objectif de tout projet de gouvernance des données, et c’est donc là-dessus que les dirigeants doivent concentrer leur attention.

Gérer la gouvernance est un processus souvent négligé, car les utilisateurs pensent que d’autres membres de l’entreprise sont chargés d’assurer la qualité des données. La plupart des données opérationnelles sont déjà intégrées à un processus de gestion actif mais l’accent porte sur les volumes et les valeurs. Les données de référence – au cœur de nombreux processus métier réels de l’entreprise – sont finalement les plus négligées. La gouvernance vise à corriger cela en établissant des responsabilités formelles pour gérer la qualité de ces données.

La clé pour établir une base solide de gouvernance des données consiste à passer d’un mode réactif à un mode proactif. Une gouvernance des données est souvent mise en place lorsqu’une mauvaise qualité des données engendre un résultat commercial négatif ou si personne n’assume la responsabilité d’une erreur. Disposer d’un mode de gouvernance des données proactif et formalisé garantit qu’une personne est clairement chargée de résoudre les problèmes, tout en permettant de réduire la probabilité de leur apparition.

Avant de s’engager dans un projet de gouvernance des données, il importe de comprendre les options et certaines zones d’ombre :

Il est important de noter que la notion de gouvernance dépend étroitement de l’organisation, des processus et des responsabilités. Par exemple, une solution peut couvrir le cycle de vie complet des données, la gestion des métadonnées, les règles de qualité et le contrôle, mais sans un support organisationnel adéquat, les avantages de tels outils ne se concrétisent pas.

Dans le cadre d’un projet de gouvernance des données, l’entreprise doit établir des règles en définissant un ensemble de bonnes pratiques qui vont garantir la création et le maintien de données de qualité. Bien qu’il incombe aux équipes de gestion des données de respecter ces règles, le rôle de la gouvernance est de les définir et de veiller à leur respect.

Savoir qui est propriétaire des données est un élément clé pour toute bonne gouvernance. La propriété des données peut cependant être un terme, source de confusion. Par exemple, il est courant pour les entreprises de répartir la responsabilité des données par pays. Ainsi, la force de vente française gère toutes les données client pour la France, alors que l’équipe allemande par exemple est responsable de celles de son pays. Toutefois, la méthode optimale consiste à créer un seul groupe dans l’entreprise et à lui confier toutes les données client au lieu d’avoir des propriétés de données individuelles, en silos.

La terminologie s’avère inadéquate car, en réalité, la propriété ne porte pas sur les données, mais sur les règles qui guident les utilisateurs pour parvenir à une bonne qualité. Donc, même si de nombreux acteurs de l’entreprise peuvent prétendre au contenu des données, l’équipe de gouvernance est celle responsable des structures et des règles de qualité.

Dans le cadre d’une stratégie d’entreprise orientée gouvernance des données, l’équipe de gouvernance est chargée des domaines suivants :

– la gestion des modifications : une fois que l’entreprise a défini un ensemble de règles et aligné ses données sur celui-ci, il faut suivre les modifications de ces règles. Si l’entreprise établit que toutes les dates sont enregistrées au format jour/mois/année, cela pose problème si quelqu’un souhaite utiliser le format mois/jour/année. Le rôle de l’équipe de gouvernance des données consiste à évaluer l’impact d’une telle modification, à en référer aux intéressés, à en mesurer les coûts et avantages, puis si la modification est jugée pertinente, à la gérer au niveau de toutes les activités concernées de l’entreprise.

– la conformité : dès qu’il existe des règles, un contrôle s’impose. Il incombe à l’équipe de gouvernance des données d’exercer ce contrôle, pour mesurer la conformité de l’entreprise aux règles qui la régissent et pour agir en vue d’améliorer le niveau de conformité.

La gouvernance des données est une méthodologie pour gérer et exécuter des processus de contrôle des données. Elle donne une orientation claire à l’équipe pour traiter toutes les questions relatives à la qualité des données dans l’entreprise et elle limite toute ambiguïté ou perte de temps. Pour optimiser les ressources de l’entreprise et les projets MDM, il est donc important de mettre en place au préalable les règles et processus adaptés à l’organisation voulue de l’entreprise.

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Christophe Marcant est Vice-président Stratégie produit de Stibo Systems